Вопрос на диване

❓ Как часто тебе предлагали решить тестовое задание в ответ на отклик? Был ли результат?

Что нужно для старта в продуктовой аналитике?

И снова на диване.

💬 Когда я перешла из дата-аналитики, где занималась в основном ETL-процессами, в продуктовую аналитику, оказалось, что 90% рабочих задач можно решать с помощью SQL. Будни продуктового аналитика — это быстрые проверки гипотез, расчёт метрик, сегментация пользователей или построение дашбордов с помощью SQL-запросов.

Причём базовый SQL достаточен для большинства задач. И да, джойны, группировки, CTE и оконные функции - тоже базовый инструмент) Их можно освоить за пару дней. Всё по принципу Парето: 20% усилий дают 80% результата.

Что касается Python, то он незаменим для задач, выходящих за рамки стандартных запросов: прогнозная аналитика, обработка текстовых данных, сложная статистика или автоматизация ETL-процессов. Однако такие сценарии редко становятся ежедневной рутиной продуктового аналитика. Это больше про чистую дата-аналитику, ML или дата-инженерию. Тем не менее, продуктовому аналитику тоже неплохо бы это уметь - особенно если хочется расти как специалист. Но для начала хватит и базового Python.

Отмечу другое - в продукте суперважно продуктовое мышление. Ты должен понимать метрики: что стоит за ARPPU, LTV, MAU или Retention и когда рост этих метрик помогает бизнесу, а когда нет.

💡 Какова мораль? Если хочешь перейти именно в продуктовую аналитику, то прокачай SQL и понимание метрик продукта.

#карьера_на_диване

⏳ Пора вставать с дивана

И снова на диване.

Каждый день одно и то же: экран, клавиатура, любимый диван, чашка кофе или чая. Твой мозг постоянно под нагрузкой, а тело, наоборот, медленно разваливается — болят глаза, ноет спина, хрустит шея.

🚨 Стоп.

Твоё тело — это не программа, которую можно обновить попозже.

Встань. Прямо сейчас. Да, посреди митинга или в процессе написания кода. Встань, потянись к потолку. Сделай пять шагов. Десять. Потянись к полу, наклонись влево-вправо.

А теперь создай свои ритуалы. Возьми телефон, поставь таймер не только на дедлайны, но и на себя. Каждый час — хотя бы две минуты разминки: присесть, пройтись по лестнице, просто покрутить руками и головой, чтобы шея и плечи ожили.

Купи дешёвый коврик для йоги и валяйся на нём в перерывах между задачами или созвонами.
Твоя сила — в движении, даже непродолжительном. Помни, что наше тело создано для движения.

Ты не обязан бегать марафоны. Каждый поворот головы, каждый шаг — это саботаж против сидячего образа жизни. Это твоя личная революция. А чем лучше работает тело и кровообращение, тем эффективнее в итоге будет твой мозг.

И да, коллеги сначала будут крутить пальцем у виска. А потом незаметно начнут повторять за тобой. Потому что все устали чувствовать себя поломанными.

Перестань ждать, когда наступит подходящий момент. Он не наступит. Сделай первый шаг. Прямо сейчас. 🌪

Вопрос на диване

❓ Сегодня раскачаем продуктовое мышление. Есть 2 сервиса: Netflix и YouTube. Какую метрику ты бы назвал основной для каждого из этих продуктов? Одинаковая она или разная?

Разбираем кейс про Netflix и YouTube

И снова на диване.

Основная цель бизнеса - зарабатывать деньги. Значит, основная метрика должна отражать ключевую схему монетизации продукта.

💻 Какая монетизация у Netflix?

Через подписку. Поэтому здесь критически важно количество подписок и их рост со временем. А эту метрику мы уже можем разложить на кол-во новых и старых подписок, кол-во вернувшихся после отказа от подписки и т.д.

📇 Какая монетизация у YouTube?

Основная - через показ рекламы. Чем больше роликов посмотрят пользователи, тем больше и рекламы они увидят. Поэтому ключевая метрика - среднее время просмотра роликов - должна расти со временем. И поэтому для YouTube критически важны алгоритмы рекомендаций, которые заставят проводить больше времени за просмотром видео, а также удержание старых и привлечение новых пользователей.

#кейс_на_диване

Отказали после собеседования

И снова на диване.

В этом посте мы обсудили, в каких случаях стоит десять раз подумать, прежде чем принять оффер.

А сегодня поделюсь взглядом с другой стороны баррикад - на какие красные флаги обращает внимание работодатель при найме, не считая проблем с хард-скиллами.

Скорее всего тебе откажут, если...⤵️

1. ...ты не задаёшь вопросы по вакансии.

Наступает тот самый момент в конце собеседования, когда спрашивают, есть ли вопросы. И тишина. Нет вопросов про задачи, команду, возможности роста. Это считывается как отсутствие интереса к вакансии.

2. ...ты не можешь внятно объяснить, что ищешь на новом месте.

- Ну не знаю, у меня нет особых пожеланий. Готов делать все задачи.

Сотрудник без внятной мотивации не внушает доверия. Скорее всего, у него просто нет реального опыта. Либо такой ответ указывает на отсутствие инициативности и кандидат быстро утратит интерес к работе.

3. ...ты говоришь, что на предыдущей работе все коллеги были токсичные.

В компании подумают, что токсичный - это ты, так как притягиваешь негатив и конфликты. Лучше объясняй свой уход чем-то другим. Например, что не было возможностей для роста или хочешь поработать над другими проектами/развиваться в другой сфере.

4. ...ты слишком на чилле.

Особенно если подключился на созвон топлесс 💨 (реальная история). Возможно, для каких-то команд и позиций это будет ок, но от аналитика обычно ожидают больше дисциплины и ответственности.

5. ...рекрутеру или руководителю показалось, что ты не подходишь на позицию.

Объяснить этот пункт сложно, это что-то на уровне чуйки, которая говорит, что не сработаемся. Возможно, есть расхождения в ценностях или взглядах, разный уровень дисциплины и ответственности.

6. ...ты пришёл на интервью выгоревшим.

💤 Глаза погасшие, активность понижена, отсутствие улыбки и плохое настроение. Это тоже достаточная причина для отказа, так как выгоревший сотрудник не сможет быстро влиться в команду и показывать результат.

P. S. И, конечно же, не забывай про базовую вежливость. Не опаздывай на встречи, а если опаздываешь - предупреди. Действуй так, как будто вы уже коллеги.

#карьера_на_диване

Наблюдение на диване

Давно замечаю, что в аналитике больше женщин, чем мужчин. Давайте проверим ⤵️

Одна из стратегий вкатывания

И снова на диване.

Заметила, что многие из тех, кто хочет вкатиться в аналитику, рассматривают исключительно варианты пойти сразу в бигтех вроде Озона и желательно на стажировку. 😐

В этой стратегии есть очевидный минус - очень большой конкурс. Даже на джуновские позиции конкурс меньше, чем на стажировки. Понятно, что если пройдёшь, то очень хорошо прокачешься в навыках. А если не пройдёшь?

Есть альтернативная стратегия, услышав о которой, кто-то будет готов закидать меня тапками. Стратегия следующая: пойти в неприоритетную компанию, где конкурс меньше и культура данных хуже, но это позволит тебе получить опыт работы. И вкатиться быстрее. Спустя год будет намного проще, если решишь сменить компанию - ведь у тебя будет коммерческий опыт, который можно хорошо продать в резюме.

Именно последней стратегии я и придерживалась - первый опыт работы получила, работая аналитиком в банке, где процветала бюрократия, не было удаленки, а культура данных была в недоразвитом состоянии. 🤕 У меня даже не было ментора и многие вопросы я гуглила и решала в одиночку. Кто-то может испугаться ответственности или что не будет наставника. Но ты поставь вопрос по-другому: компания же понимала, что нанимает джуна без опыта, так в чем проблема?

Отработала я в этом банке всего полгода, а затем спокойно перешла в Озон.

#карьера_на_диване

Тяга к знакомому

И снова на диване.

Есть одна особенность нашей психики - тяга к знакомому. Мы склонны отдавать предпочтение тому, что уже видели или слышали раньше. Так мозг экономит ресурсы, не напрягая понапрасну извилины.

В чем это может выражаться?

1. Если ты слышал какое-то утверждение раньше, то подсознательно оценишь его как более правильное. Например, ты где-то услышал, что нужно удалять весь нерелевантный опыт из резюме, и считаешь это единственно верным. Однако не стоит слепо следовать таким советам - пропускай их через свой логический фильтр.

2. Ты увидел на первом месте работы, как устроена работа с данными, как считаются продуктовые метрики и генерируются гипотезы. Ты воспринимаешь этот подход как правильный, но по факту мог никогда не подвергать его сомнению. Оставайся открыт новому, узнавай, как строится аналитика в других компаниях и командах, слушай записи экспертов или ходи на митапы. Возможно, другая команда делает что-то более эффективно или использует совсем иной подход при расчёте метрик. Найдешь эти болевые точки и исправишь - и можно смело идти за повышением к руководителю. 🤪

В общем, хорошее качество аналитика - это подвергать сомнению полученные данные и выводы. И даже процессы в команде и ТЗ заказчиков. В разумных пределах, конечно же ⚔️ 🙂

#мысли_на_диване

Про обратную связь и HR-бренд

И снова на диване.

Мне очень нравится, когда кандидат после неуспешного техсобеса запрашивает обратную связь. Не постеснялся, написал, чтобы узнать, чего не хватило и что подтянуть. В таких случаях я подробно расписываю фидбэк вместе с ссылками на полезные курсы и указанием на зоны роста.

Когда я сама искала работу, меня ужасно раздражало, если после собеседования наступала полная тишина. Или после отправки тестового задания рекрутер больше не читал сообщения. От взаимодействия с такими компаниями оставался неприятный налёт, и, когда спустя время они снова писали с предложением работы, у меня уже была к ним некая предвзятость. HR-бренд запятнан. 🤔

Думаю, что молчание после собеседования может быть связано с плохими процессами/культурой коммуникации в компании либо невнимательностью рекрутера. Но если ты напомнил о себе сам, а тебе не ответили - уже звоночек. И таким грешат даже некоторые крупные и, казалось бы, технологичные компании.

А вот самый приятный и гладкий процесс рекрутинга с бооольшим отрывом - Яндекс. Пока что вне конкуренции. Такого внимательного сопровождения по всем этапам отбора я не встречала больше нигде. О каждом этапе собеседования напоминают, материалы для подготовки высылают, после каждого этапа запрашивают твой фидбэк после собеса. По результатам всех этапов рекрутер ставит звонок на ~30 минут и делится подробной обратной связью по каждому этапу и предлагает дальнейшие варианты финальных собесов. И вообще всё, что я слышала про процессы в Яндексе от знакомых, вызывало как минимум удивление в хорошем смысле.

А почему я не пошла работать в Яндекс, это уже другая история. Если интересно, ставь 🔥

#карьера_на_диване

Как я не пошла работать в Яндекс, часть 1

И снова на диване.

Два года назад я начала активно ходить по собеседованиям - смотрела на вакансии, условия и просто тренировалась проходить техсекции. На тот момент опыта работы у меня было год с небольшим, из них последние полгода - в Озоне.

В одно майское утро я увидела, что Яндекс проводит Weekend Offer и закинула заявку на аналитика-разработчика. Со мной связалась рекрутер, рассказала про процедуру отбора и что можно проходить отбор в рамках обычной процедуры, с интервалами между секциями. Между секциями выделяется время на подготовку. Конечно, я выбрала второй вариант) Время на подготовку - это святое. ⏳

Договорились о дате собеседования. Первой была техсекция, но мне приходилось дважды просить о переносе собеса, потому что на работе в самый ответственный момент возникали либо срочный созвон, либо срочная задача. Никто на перенос не обиделся и чёрную метку не поставил. Наученная опытом, я заранее забила слот в календаре и собес наконец-то состоялся. 🥶🤝

Перед техсекцией мне выслали примерный список тем для подготовки. Я провела выходные за нарешиванием всевозможных задачек на Python, а перед собесом сильно волновалась - опыта собесов на тот момент у меня почти не было. Тот день запомнился очень хорошо - мне дали датафрейм в виде CSV-файла и задание написать функцию, которая будет детектить аномалии в данных. 🤕

(продолжение следует)

#карьера_на_диване

Как я не пошла работать в Яндекс, часть 2

И снова на диване.

Техсекция началась очень хорошо. Навыки работы с pandas у меня были самые что ни на есть свежие, а все вопросы по бизнес-логике я задала на берегу. Но в конце собеседования, когда оставалось около 10 минут, моргнула инфраструктура Яндекса, и Юпитер Ноутбук, в котором я писала код, завис. Ядро не перезапускалось. 🤕

Я всеми силами делала вид, что умирать пока рано ничего страшного не произошло, поэтому сказала, что просто допишу код без запуска. Я все-таки успела дописать функцию и прокомментировала интервьюеру, что она будет выводить. По результатам секции мои навыки оценили на мидла (это я узнала от рекрутера уже после всех этапов отбора). Но в моменте казалось, что всё пропало 🌪

Следующий этап - статистику и теорвер - назначили через неделю. Мне снова предложили время на подготовку и я снова согласилась. Повторяла всё, до чего могла дотянуться: статистику по курсу Карпова, теорвер на Матпрофи, АВ-тесты ... и, конечно же, нарешивала задачки с кубиками, монетками 🪙 и на теорему Байеса.

Этот этап прошел чуть хуже, по фидбэку - "скорее на джуна". Над некоторыми задачами я думала, казалось, слишком долго - но в итоге решила. Одной из задач уже когда-то делилась на канале, размещу её здесь ещё раз, мне она очень понравилась:

Есть 2 мудреца, каждый из них сидит в своей башне и у них нет способов связи. Они одновременно подкидывают честную монетку (с орлом и решкой), затем каждый из них называет, что выпало у другого. Если хотя бы один из них угадает, то их помилуют и отпустят на волю, если нет - казнят.

1. Какова вероятность того, что они выживут?

2. А какова максимальная вероятность того, что они выживут, если договорятся о чём-то до того, как их отведут в разные башни и они подкинут монетку?

Советую присесть на диван и пораскинуть мозгами самостоятельно, без нейросетей. 💭

#карьера_на_диване

Задача про мудрецов

И снова на диване.

В посте выше ⤴️ поделилась задачей про мудрецов, но правильных ответов в комментариях не было. Давай разберёмся.

1. Какова вероятность, что мудрецы выживут, если не будут договариваться?

Перечислим все возможные варианты:

1️⃣ Первый мудрец ошибся, второй угадал. Выжили.
2️⃣ Первый мудрец угадал, второй ошибся. Выжили.
3️⃣ Оба угадали. Выжили.
4️⃣ Оба не угадали. Казнь. 😐

Если посмотришь на все эти варианты, станет понятно, что вероятность выжить - это 3/4 или 75%.

2. А какова максимальная вероятность того, что они выживут, если договорятся о чём-то до того, как их отведут в разные башни и они подкинут монетку?

💬 С этим вопросом сложнее. Нужно поразмышлять, а о чем таком они могли бы договориться? У них нет никакой коммуникации и они не могут узнать, что выпадет у другого мудреца.

Допустим, они договорятся называть противоположное тому, что выпало у них на монете (О - орёл, Р - решка):

1️⃣ Выпал ОО. Назвали РР. 😐
2️⃣ Выпал ОР. Назвали РО. Выжили.
3️⃣ Выпал РО. Назвали ОР. Выжили.
4️⃣ Выпал РР. Назвали ОО. 😐

Тогда их вероятность выжить будет хуже - всего 50%. Если они будут называть, что выпало у них самих, тоже 50%. Стоит ли вообще договариваться?

Однако вариант с максимальной вероятностью выжить все же существует. Если мудрецы договорятся, что один из них будет называть то, что выпало у него самого, а второй - противоположное тому, что выпало. Давай проверим:

1️⃣ Выпал ОО. Говорят ОР. Выжили.
2️⃣ Выпал ОР. Назвали ОО. Выжили.
3️⃣ Выпал РО. Назвали РР. Выжили.
4️⃣ Выпал РР. Назвали РО. Выжили.

В таком случае они выживут с вероятностью 100%.

#задача_на_диване

Чёрное зеркало не за горами

И снова на диване.

Google выпустил новую модель для генерации видео Veo 3. Качество генерации людей устрашает, от неё легко можно словить вайбы Чёрного зеркала. 🤔

- Знаете, как я узнал, что мы созданы промптами? Я хорошо помню, что у нас было по 7 пальцев на руке, а сейчас только 5.

Как я не пошла работать в Яндекс, часть 3

И снова на диване.

Продолжаю историю о том, как я два года назад проходила отбор в Яндекс. Часть 1 тут, часть 2 тут.

Третьим этапом отбора были алгоритмы. И на мой субъективный взгляд - это самый сложный этап. Если у тебя нет большого опыта в нарешивании задач на алгоритмы на Leetcode, желательно выше уровня Easy, то многое будет зависеть от удачи. Вдруг попадётся что-то попроще или что-то, что ты недавно решал.

Мне не хватило подготовки и этот этап я провалила. После этого ко мне вернулась рекрутер с фидбэком по всем этапам и предложила 2 варианта: фриз на полгода и потом можно будет перепройти отбор, либо допройти секцию по SQL и пойти на другую позицию. Я выбрала второе. 3-х собесов мало, дайте ещё))

Секцию по SQL я прошла без проблем, мне даже не запомнились задачи, которые я решала. Здесь же был небольшой блок с вопросами по визуализации и аномалиям в данных.

Наконец, меня позвали на финальный собес в команду. К сожалению, на нём всплыло несколько ред флагов: я была бы единственным аналитиком в команде, большую часть времени занимало бы создание дашбордов, при этом не было бы АВ-тестов, в которых я хотела прокачаться. Плюс руководитель в эту команду сам пришёл недавно и в скучных терминах рассказал про задачи. Мэтча не сложилось. 🤕

Конечно, были и сомнения:

💬 Ну как же, это опыт работы в Яндексе, и вообще ты вкатилась всего за год до этого. И если что, потом можно перейти в другую команду.

Но потом я спросила себя - а будет ли мне комфортно в этой команде 5 дней в неделю? И соответствует ли эта вакансия моим карьерным ожиданиям? Ответ был нет, и я сказала рекрутеру, что у нас нет мэтча по задачам.

Так что да, в Яндексе о-очень много зависит от команды. И от твоих навыков проходить собес по алгоритмам.

#карьера_на_диване